自動駕駛演化迭代的核心判斷標準同樣是用戶體驗

由于從用戶主導駕駛，到人車共駕，再到有條件的自動駕駛，再到全場景的自動駕駛，這個演化過程是非連續(xù)但漸進式的。這就需要用戶不斷學習和適應新的駕駛模式，并且愿意使用新的駕駛模式。只有這樣車企才能形成商業(yè)模式以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的閉環(huán)，才能獲得持續(xù)、可積累的產(chǎn)品迭代能力。否則單純依靠車企或研發(fā)機構(gòu)自己投資，直接開發(fā)全自動駕駛的產(chǎn)品，要么投資規(guī)模和收回投資的時間車企消耗不起，要么無法獲得足夠多的數(shù)據(jù)，導致算法迭代效率太低。這些都會導致車企無法跟上整個市場自動駕駛化的發(fā)展進程。（類似案例就是waymo，如今他們已經(jīng)被特斯拉遠遠甩在后面）。

因此，注重用戶體驗管理就是要讓用戶全面參與到自動駕駛長期迭代的整個進程當中，要讓用戶成為這個進程的利益相關(guān)者（既是用戶，也是受益者，也是獲得比別人更佳體驗的人），只有這樣商業(yè)模式才能持續(xù)。

基于上述分析，我們可以推論：自動駕駛需要一個長期可閉環(huán)、可積累并且連續(xù)/快速迭代的商業(yè)模式。用戶體驗是促成這個商業(yè)模式的關(guān)鍵主線，技術(shù)必須圍繞這個主線，為更好地用戶體驗服務。相對而言，法規(guī)在這個過程中是不斷完善、調(diào)整的，因此技術(shù)不是為了法規(guī)服務的（或者說只要合規(guī)就行），而是為了更好的用戶體驗服務的。

這里一個例子，為了讓用戶更好地信任一部車的感知能力，用戶體驗最好的產(chǎn)品都需要完整呈現(xiàn)車輛感知到的所有路況信息。盡管目前有很大比例識別有誤，但用戶仍然可以接受這些錯誤。反而那些為了追求足夠比例的準確率不對用戶開放識別結(jié)果的產(chǎn)品，用戶基本上連用自動駕駛的興趣都沒有。這樣前面說到的所有商業(yè)模式都無法閉環(huán)起來。

用戶體驗體現(xiàn)在具體的產(chǎn)品需求上，我們可以看到過去幾年隨著自動駕駛的不斷演化，優(yōu)秀產(chǎn)品自動駕駛的使用頻率越來越高，用戶對駕駛操作界面的需求也隨之不斷變化。

比如幾年前只有定速巡航和ACC的時候，自動駕駛操作桿在方向盤左手下方。由于使用頻率低（只有高速公路才會用到），這個操作桿的權(quán)重不高，用戶可以接受操作不便。但現(xiàn)在如果繼續(xù)沿用這種操作邏輯，用戶就很難買單。

在簡化操作邏輯，容納更多更加復雜的操作指令的同時，用戶對儀表和車機的顯示資源也提出了更高要求。比如model 3將車機1/3的面積都用來做路況還原。

再向前演進，例如特斯拉的新款model S/X，直接取消了實體換擋手柄。

因此我們可以看到為了做到更好的用戶體驗，不僅僅是簡單的技術(shù)迭代，產(chǎn)品設計、功能布局、功能呈現(xiàn)都需要通盤考慮。

以用戶體驗為核心，整個自動駕駛的商業(yè)模式分為幾個層級：

收益層（戰(zhàn)略目標層）：

1、提升現(xiàn)有車輛的用戶吸引力（自動駕駛本身就是賣點）或者至少不落后于整個市場

2、通過釋放用戶參與駕駛的部分精力，激活更多使用場景或者增加更多功能，形成衍生賣點

3、直接獲得軟件收益：目前特斯拉FSD售價1萬美元，小鵬X-pilot 4萬元人民幣

4、通過軟件授權(quán)，建立更高的品牌壁壘（如果特斯拉將FSD改為按用戶授權(quán)，而不是按車授權(quán)，特斯拉用戶的品牌忠誠度會進一步提高）

體驗層（產(chǎn)品目標層）：

1、形成自動駕駛與品牌定位的某種關(guān)聯(lián)。例如理想，他的自動駕駛風格與奶爸車的定位高度吻合。

2、設置不同場景具備完整自動駕駛能力的優(yōu)先級，讓用戶先在有限條件下獲得更加完整的體驗。然后按照這些場景選擇技術(shù)路線，設置開發(fā)節(jié)奏

3、考慮到不同人群體驗、接受、適應和養(yǎng)成自動駕駛使用習慣的整個過程，設置有針對性的體驗目標

核心能力層（技術(shù)和商業(yè)布局）：

1、感知能力：選擇合理的傳感器架構(gòu)，包括視覺、毫米波雷達、激光雷達、高精地圖和V2X等。這部分需要圍繞不同場景的體驗目標，由技術(shù)人員評估恰當?shù)募夹g(shù)解決方案。

2、決策能力：關(guān)鍵是融合算法能力，尤其是后續(xù)迭代能力，這部分又和數(shù)據(jù)閉環(huán)直接相關(guān)。另一部分就是芯片和算力問題。

3、執(zhí)行能力：與車輛的自動駕駛控制邏輯相關(guān)，這部分目前看屬于最簡單的部分。

4、數(shù)據(jù)閉環(huán)能力：需要把各種傳感器和車輛控制端的數(shù)據(jù)完整采集、匯總、跟蹤和分析起來。這里就涉及到不同供應商之間的數(shù)據(jù)開放權(quán)限問題，以及自身的數(shù)據(jù)管理能力問題。

5、迭代能力：需要及時結(jié)合返回的數(shù)據(jù)對算法進行優(yōu)化，并OTA。關(guān)于迭代能力，最核心的問題是，車企必須形成長期、持續(xù)的技術(shù)路線規(guī)劃。一定要有自己的主線，不能在不同的車型，不同的平臺上各自為戰(zhàn)。

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